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摘要：本研究提出并计算了一个新指数，称为旅游和创意经济行业竞争力（TCEIC）指数或Parekraf
摘要：本研究提出并计算了一个新指数，称为旅游和创意经济行业的竞争力（TCEIC）指数或Parekraf指数，旨在确定印度尼西亚每个省的旅游业和创意经济的描述。然后将指数应用于研究COVID-19-19大流行效应，可用于未来的计划和评估旅游部门的相关方。本研究中使用的数据是次要数据来自旅游业统计和创意经济2020的出版，该数据是由旅游和创意经济部与2021年的BPS统计数据之间的合作所产生的。因素分析用于根据经济合作与发展组织（OECD）进行编译指数。针对2020年大流行数据的新Parekraf指数的实施发现，几个省的得分很低，即Sumatera和Sulawesi。这意味着中央政府应与这些地区的地方政府协同作用，并且应该对旅游业和创造性经济更加敏感和反应，尤其是在具有重大影响的指标上。关键字：Covid-19，因素分析，旅游业，创意经济，竞争性指数。历史文章：2022年11月15日提交|修订于2023年5月16日| 2023年6月25日接受：，E。Suwandana，E。（2023）。 印度尼西亚各省的旅游业和创造性经济竞争力指数的表述。，E。Suwandana，E。（2023）。印度尼西亚各省的旅游业和创造性经济竞争力指数的表述。国际旅游与活动应用科学杂志，7（1），16-26。 https://doi.org/10.31940/ijaste.v7i1.16-26简介
摘要：本研究提出并计算了一个新指数，称为旅游和创意经济行业竞争力（TCEIC）指数或Parekraf
摘要：本研究提出并计算了一个新指数，称为旅游和创意经济行业的竞争力（TCEIC）指数或Parekraf指数，旨在确定印度尼西亚每个省的旅游业和创意经济的描述。然后将指数应用于研究COVID-19-19大流行效应，可用于未来的计划和评估旅游部门的相关方。本研究中使用的数据是次要数据来自旅游业统计和创意经济2020的出版，该数据是由旅游和创意经济部与2021年的BPS统计数据之间的合作所产生的。因素分析用于根据经济合作与发展组织（OECD）进行编译指数。针对2020年大流行数据的新Parekraf指数的实施发现，几个省的得分很低，即Sumatera和Sulawesi。这意味着中央政府应与这些地区的地方政府协同作用，并且应该对旅游业和创造性经济更加敏感和反应，尤其是在具有重大影响的指标上。关键字：Covid-19，因素分析，旅游业，创意经济，竞争性指数。历史文章：2022年11月15日提交|修订于2023年5月16日| 2023年6月25日接受：，E。Suwandana，E。（2023）。 印度尼西亚各省的旅游业和创造性经济竞争力指数的表述。，E。Suwandana，E。（2023）。印度尼西亚各省的旅游业和创造性经济竞争力指数的表述。国际旅游与活动应用科学杂志，7（1），16-26。 https://doi.org/10.31940/ijaste.v7i1.16-26简介
Shropshire，Telford＆Wrekin关节远期计划2023
Shropshire和Telford＆Wrekin（STW）综合护理系统（ICS）已制定了该联合远期计划。该计划概述了我们的健康和护理系统将如何共同提供我们在未来五年内共同同意的优先事项。这不是石头设定的：我们将继续与我们的社区互动，以共同生产满足他们需求的解决方案，同时也了解系统的挑战。该计划是通过与所有系统合作伙伴和更广泛的利益相关者的协作方法制定的，并基于与当地社区的互动。它描述了我们的系统野心，并展示了我们在IC的战略优先事项的一致，更重要的是，我们将如何提供优先事项。要制定一个健壮的计划，我们必须承认当前的位置。自2020年3月以来，当宣布Covid 19大流行时，我们的健康和护理系统已经经历了最近历史上最具挑战性的几年。大流行改变了我们的工作方式，生活方式以及我们的健康和护理如何受到影响。作为一个系统，作为合作伙伴和个人，我们学到了很多关于共同努力以及社区和福祉的重要性。然而，大流行和先前趋势的扩增产生了后果。例如，我们看到对心理健康和福祉服务的前所未有的需求，尤其是对我们的孩子和年轻人。计划的操作和医疗干预措施的积压已经增长。我们在提供几种宪法标准方面遇到了挑战。我们计划的三个关键要素是：我们的整个系统在招募和劳动力短缺方面面临重大挑战，尤其是在恢复选修课和癌症活动方面。在2021年7月，由于我们系统中需要大量支持的严重，复杂和关键的质量和金融问题，我们的系统被正式放置在国家恢复支持计划（RSP）中。我们需要以不同的方式思考和不同的工作，以应对这些挑战。，我们可以通过更紧密地合作，以近年来已经发生的良好工作来解决这些挑战。合作的一个例子是西米德兰兹的办公室 - 西米德兰兹综合护理委员会的合作伙伴关系。西米德兰兹郡的六个ICB正在合作建立西米德兰兹郡的办公室，通过规模合作和分销领导，将为西米德兰兹公民和患者的一系列共同的共同目标和优先事项增加价值和利益。
已发布版本的引用（APA）：Bozkurt, A., Junhong, X., Lambert, S., Pazurek, A., Crompton, H., Koseoglu, S., Farrow, R., Bond, M., Nerantzi,
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、Apostolos库特罗普洛斯、凯西·梅·托克罗、Lenandlar Singh、艾哈迈德·蒂利、Kyungmee Lee、马克·尼科尔斯、埃巴·奥西安尼尔森、马克·布朗、瓦莱丽·欧文、朱莉安娜·埃莉萨·拉法盖利、杰玛·桑托斯-赫莫萨、奥娜·法雷尔、塔斯金·亚当、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要：当 ChatGPT 时最近变得非常流行，人工智能有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法探索生成式预训练变压器 (GPT) 人工智能和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述，特别关注教育背景，试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了人工智能在教育中的应用 (AIEd) 和可能的不利影响。有人认为，现在是定义人类与人工智能对教育贡献的最佳时机，因为人工智能可以完成越来越多的教育活动，而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此，必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词：人工智能 (AI)、生成式预训练变压器 (GPT)、自然语言处理、教育中的人工智能 (AIEd)、未来教育观点、推测方法
奥地利经济在第四季度增长了2.6％2022 KORREKTUR
2022年第四季度增长的最大贡献来自住宿和食品服务活动以及贸易和运输，其次是经济服务活动（包括就业活动和咨询）。与2021年第四季度相比，的住宿和食品服务活动再次大大增长，尽管它们尚未达到大流行水平，但住宿和食品服务活动再次增长。 经济服务活动的增长总计7.3％。的住宿和食品服务活动再次大大增长，尽管它们尚未达到大流行水平，但住宿和食品服务活动再次增长。经济服务活动的增长总计7.3％。
高级政府主任约恩·奥特尔 (Jörn Ortel) 是德国联邦国防军威廉港服务中心的新任负责人。未来，高级政府主管（LRDir）Jörn Ortel 将负责指导威廉港联邦国防军服务中心（BwDLZ）的事务。德国联邦国防军基础设施、环境保护和服务联邦办公室（BAIUDBw）第一副主席佩特拉·穆勒（Petra Müller）在讲话中强调了BwDLZen作为当前重新关注国家和联盟防御的核心要素和“推动者”的重要性，并将官方业务移交给了新负责人。即将卸任的管理局局长 LRDir Ferdinand Hansen 在管理层换届仪式上的告别演讲中说道：“我满怀感激地回顾过去几年。”汉森曾担任威廉港 BwDLZ 负责人八年多。在其职业生涯的其他阶段，他曾两次担任外国使团行政部门负责人以及德国军事管理部门的各个领域负责人，例如担任德国东部和北部几个地区军事招募办公室的负责人以及职业发展服务部门的负责人。如今，他正享受着自己应得的退休生活。受邀嘉宾包括威廉港市长阿斯特丽德·扎格 (Astrid Zaage)，她在欢迎辞中感谢即将离任的局长“在本地区以及为本地区开展的共同合作”，并欢迎新任局长来到威廉港市。奥特尔在就职演讲中表示：“我期待着新的、有趣的任务。”首席政府主任可以利用德国联邦国防军的丰富经验。奥特尔于 1987 年以临时士兵的身份开始了他的军事生涯，随后转为平民。最近，奥特尔在奥尔登堡的德国联邦国防军食品服务办公室担任部门主管。作为地方当局，德国 42 家 BwDLZen 负责确保约 1,500 个办事处的武装部队服务顺利运行。从军用厨房到物资管理，从场地维护到建筑物修缮工作——所有这些以及
高级政府主任约恩·奥特尔 (Jörn Ortel) 是德国联邦国防军威廉港服务中心的新任负责人。未来，高级政府主管（LRDir）Jörn Ortel 将负责指导威廉港联邦国防军服务中心（BwDLZ）的事务。德国联邦国防军基础设施、环境保护和服务联邦办公室（BAIUDBw）第一副主席佩特拉·穆勒（Petra Müller）在讲话中强调了BwDLZen作为当前重新关注国家和联盟防御的核心要素和“推动者”的重要性，并将官方业务移交给了新负责人。即将卸任的管理局局长 LRDir Ferdinand Hansen 在管理层换届仪式上的告别演讲中说道：“我满怀感激地回顾过去几年。”汉森曾担任威廉港 BwDLZ 负责人八年多。在其职业生涯的其他阶段，他曾两次担任外国使团行政部门负责人以及德国军事管理部门的各个领域负责人，例如担任德国东部和北部几个地区军事招募办公室的负责人以及职业发展服务部门的负责人。如今，他正享受着自己应得的退休生活。受邀嘉宾包括威廉港市长阿斯特丽德·扎格 (Astrid Zaage)，她在欢迎辞中感谢即将离任的局长“在本地区以及为本地区开展的共同合作”，并欢迎新任局长来到威廉港市。奥特尔在就职演讲中表示：“我期待着新的、有趣的任务。”首席政府主任可以利用德国联邦国防军的丰富经验。奥特尔于 1987 年以临时士兵的身份开始了他的军事生涯，随后转为平民。最近，奥特尔在奥尔登堡的德国联邦国防军食品服务办公室担任部门主管。作为地方当局，德国 42 家 BwDLZen 负责确保约 1,500 个办事处的武装部队服务顺利运行。从军用厨房到物资管理，从场地维护到建筑物修缮工作——所有这些以及
用于从 MRI 图像中分割缺血性中风脑的混合 ResNet50-UNet 模型 1 Fathia ABOUDI、2 Cyrine DRISSI、3 Tarek KRAIEM
1 突尼斯埃尔马纳尔大学 (UTM) 生物物理与医学技术实验室 ISTMT，突尼斯 2 突尼斯蒙吉本哈米达国立神经病学研究所神经放射学系，突尼斯 3 突尼斯医学院生物物理与医学技术实验室，突尼斯 摘要 缺血性脑卒中是最常见的脑血管疾病，也是全球死亡和长期残疾的主要原因之一。及早发现缺血性脑卒中有助于医生及早诊断，从而大大减少死亡或残疾的可能性。医学研究中使用多种方式来检测缺血性脑卒中；不过，磁共振成像 (MRI) 仍然是该领域最有效的方式。最近，许多研究人员使用深度学习模型在 MRI 图像中检测缺血性脑卒中，并取得了令人鼓舞的结果。在本文中，我们提出了一种使用深度学习模型从 MRI 图像中自动分割缺血性中风病变 (ISL) 的方法。使用的 UNet 模型是混合框架，具有预训练的 ResNet50 架构。数据增强技术已被用于超越模型的准确性。所提出的工作流程已在公共缺血性中风病变分割挑战 (ISLES) 2015 数据集上进行了训练和测试。实验结果证明了我们的方法的性能效率，它实现了 99.43% 的平均准确率和 64.14% 的 Dice 系数 (DC)。我们的方法优于其他最先进的方法，更具体地说，在准确率方面。
新闻稿 Prof. Dr. Jens Gempt 是新任导演......
Gempt 教授的研究重点是神经肿瘤学和神经技术。在肿瘤学方面，他特别关注脑肿瘤的临床研究，旨在进一步改善外科治疗。他的主要研究重点还在于成像与肿瘤生物学之间的联系以及转化研究（将研究问题转化为临床实践）。在神经技术方面，Gempt 教授关注的是使用直接皮质细胞外单记录（脑机接口）实现人类高级认知功能的技术可能性和可追溯性。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。EnglishAmerican
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此，我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量，例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资，它们倾向于转向受过更多教育的劳动力，拥有本科和研究生学位的员工比例更高，并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外，人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关，初级员工的比例显着增加，中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言，我们的研究结果表明，采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
企业对人工智能技术的投资和劳动力结构的变化EnglishEnglish作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及 Jozef Stefan 研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的有益建议。作者感谢 Cognism Ltd. 提供的就业数据和 Burning Glass Technologies 提供的招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。Englishamerican
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen（讨论者）、Janis Skrastins（讨论者）以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据，感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件：tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件：fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件：axhe@umd.edu。¶ Cognism；AI for Good Foundation。电子邮件：hodson@ai4good.org。